Публикации по теме 'nlp'
Отладка производительности графического процессора ONNX
Что делать, если ваша модель работает медленнее, чем ожидалось
Шаги, описанные в этой статье, также задокументированы в этой проблеме GitHub
ONNX Runtime — кроссплатформенный ускоритель машинного обучения для логического вывода и обучения. Он обеспечивает единый стандартизированный формат для выполнения моделей машинного обучения.
Чтобы дать представление о широте поддержки, на изображении ниже показаны все текущие платформы сборки.
ONNX подает большие надежды и..
Проблема чувствительности модели в обработке естественного языка (NLP) и способы ее преодоления.
Доказано, что модели трансформаторов очень чувствительны к зашумленным реальным данным. Насколько серьезна проблема и что мы можем сделать, чтобы ее решить?
В интересной статье Института искусственного интеллекта Венского медицинского университета, Австрия, изучалась устойчивость моделей нейронного языка к входным возмущениям в НЛП.
В документе говорится, что высокопроизводительные нейронные языковые модели дали самые современные результаты для широкого круга задач обработки..
В Metabob, когда мы начали создавать систему тематического моделирования для нашего конвейера данных, мы сначала…
В Metabob , когда мы начали создавать систему моделирования темы для нашего конвейера данных, мы сначала использовали модель темы скрытого распределения Дирихле (LDA). Однако, потратив время на настройку модели с учетом ее лучших возможностей, наша команда продолжила исследования, изучая другие потенциальные тематические модели. Мы начали перебирать Top2Vec и BERTopic и в конце концов решили начать использовать BERTopic для подготовки набора данных для обучения нашей модели обнаружения. В..
Понимание семантического поиска
Своевременный обзор ландшафта и жаргона систем семантического поиска и ответов на вопросы.
Фреймворк Haystack основан на ответах на вопросы (QA). Концепция поиска — большая часть функциональности Haystack, но как она связана? Что ж, задача QA-конвейера — сначала найти нужные документы. Затем он продолжает искать правильный ответ или ответы в этих документах. Поскольку наши современные системы поиска и ответов на вопросы используют нейронные сети последнего поколения, их можно..
Скрытая модель Моркова
ХММ, синтез также называют статистическим параметрическим синтезом речи. Система HTS одновременно моделирует возбуждение и продолжительность речи с помощью контекстно-зависимых HMM и, таким образом, генерирует речевые сигналы из самих HMM. Основное преимущество статистического параметрического синтеза заключается в том, что он может синтезировать речь с различными характеристиками голоса, такими как индивидуальность говорящего, стили речи, эмоции и т. д. Такие параметры, как характеристики..
Тематическое моделирование NLP менее чем за 10 минут для специалиста по данным
И нет, я не использовал LDA, BERTopic или какие-либо модели НЛП.
Недавно мне дали задание по тематическому моделированию в моей лаборатории искусственного интеллекта. Имея некоторый опыт работы с методами НЛП, первые несколько методов, которые пришли мне на ум, когда я размышлял о том, как решить эту проблему, — это скрытое распределение Дирихле (LDA) и BERTopic.
Использование ChatGPT в моей повседневной работе
Как я использую ChatGPT для помощи в повседневной работе
Мне часто приходится гуглить простые функции SAS или Python, о которых я постоянно забываю, и поиск того, что я ищу, может занять довольно много времени. Поэтому в этой статье я попрошу ChatGPT помочь мне с моим кодом.
ChatGPT — это модель с открытым исходным кодом, разработанная OpenAI, которую может использовать каждый. Задавая ему вопросы, он будет взаимодействовать в разговорной манере. Однако имейте в виду, что текущая..
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..